康奈爾大學博士生研究人工智能「黑箱」偏置值問題

來自美國康奈爾大學的博士研究生薩拉·譚（Sarah Tan）等人在arXiv發表的論文中提出了一種解決「黑箱」算法驗證問題的方法。 在股票交易、醫療決策等領域，越來越多的人工智能應用取代了人類去做最終的決策判斷。但是這些人工智能算法只是在它被訓練的特定數據集上表現良好，而且在很多實例中，我們會在這些算法中人爲地添加很多與人類主觀經驗相關的偏置值。在保釋批准、貸款批准這類風險評估模型中，各種偏置值帶

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